案例：NOT IN转NOT EXISTS NOT IN语句需要使用nestloop anti join来实现，而NOT EXISTS则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not

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银行卡提现时，对提现银行账户有什么要求？ 银行卡提现时，提现银行账户的规则如下： 支付宝、微信充值到账的金额，要求提现银行账户开户名与支付宝、微信的主体信息保持一致。 个人网银、企业网银充值到账的金额，要求提现银行账户开户名与伙伴账号实名认证主体一致。 激励返充值金额、交易模式变

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，建议定期修改密码。 登录时，若您使用的是IE浏览器，有可能会跳转失败并提示使用证书不受信任，此时您可以单击此处进行处理。 在链代码管理页面，单击页面左上角的“安装链代码”。 在安装界面输入“链代码名称”、“链代码版本”，选择需要安装链代码的节点及链代码语言，添加链代码文件等，配置参数如表1所示。

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个人银行卡认证的审核时间是多久？ 个人银行卡认证，如果您输入的信息完全正确，提交审核后立即完成认证。 父主题： 个人银行卡认证

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Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。 面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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步骤4：实现大屏A和大屏B相互跳转 单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”，确保大屏A和大屏B都为发布状态。 单击大屏A编辑页面右上侧的“预览”，进入大屏A的预览状态，单击线状图的横坐标跳转至大屏B，如图7所示。 图7 大屏A跳转至大屏B 在大屏A单选下拉中选择任意产品类型，本文以“co

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练 介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baichuan系列、ChatGLM系列等基于ModelArts Standard的训练过程，训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 训练后的模型可用于推理部署，搭建大模型问答助手。 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例：从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署

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实际调优案例 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：调整基于代价的查询重写GUC参数costbased_rewrite_rule 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题：

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看出HashJoin在不同的DN上存在严重的计算偏斜。 同时在Memory Information(如下图)中可以看出各个节点的内存资源消耗也存在极为严重的偏斜。 优化分析 上述两个特征表明了此SQL语句存在极为严重的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq Scan

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test GROUP BY IMSI ORDER BY TOTAL_VOLOME_KPIID DESC); 将trunc两列的和作为一个子查询，然后在子查询的外面做window agg，这样排序就可以下推了，执行计划如下： 注：向量化执行算子不建议开发者使用。 1 2 3 4 5 6

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SQL调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL排除剪枝干扰

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BY IMSI ORDER BY TOTAL_VOLOME_KPIID DESC LIMIT 10); 将trunc两列的和作为一个子查询，然后在子查询的外面做window agg，这样排序就可以下推了，执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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单击“接口使用者 > 我的应用”可以查看showapi_appid。 单击“接口使用者 > 我的应用”，在secret列单击查看，输入登录密码，查看secret。 showapi_sign 是 密钥 银行卡归属地查询 输入参数 用户配置银行卡归属地查询执行动作，入参的参数参见表2。 表2

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实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整分布键 案例：调整局部聚簇键 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL消除子查询

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看出HashJoin在不同的DN上存在严重的计算偏斜。 同时在Memory Information(如下图)中可以看出各个节点的内存资源消耗也存在极为严重的偏斜。 优化分析 上述两个特征表明了此SQL语句存在极为严重的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq Scan

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